| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Богуш, Р. П. | - |
| dc.contributor.author | Адамовский, Е. Р. | - |
| dc.contributor.author | Денисенок, С. Ф. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-07-06T05:44:23Z | - |
| dc.date.available | 2021-07-06T05:44:23Z | - |
| dc.date.issued | 2021 | - |
| dc.identifier.citation | Богуш, Р. П. Обработка и анализ изображений микроструктуры металлов для определения балла зерна / Богуш Р. П., Адамовский Е. Р., Денисёнок С. Ф. // Доклады БГУИР. – 2021. – № 19(4). – С. 70–79. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2012-19-4-70-79. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44673 | - |
| dc.description.abstract | Представлено алгоритмическое обеспечение для предварительной обработки и дальнейшего анализа изображений микроструктуры металлов, реализующее металлографические методы: сравнение с эталонными шкалами; подсчет зерен на микрошлифе, который используется только для равноосных зерен; подсчет пересечения границ зерен, свободный от данного ограничения; измерения хорд. В качестве исходных данных может использоваться заданное количество цифровых изображений шлифа. Предварительная обработка применяется для удаления шума, выравнивания яркости, улучшения контраста с использованием алгоритма адаптивной эквализации гистограммы с ограничением контрастности, который позволяет улучшить результативность дальнейшего анализа. Далее выполняется сегментация зерен. Для этого используется комбинация методов адаптивной
бинаризации, дистанционного преобразования и водораздела. Предусмотрена фильтрация бинарных
изображений на основе операций математической морфологии. Для определения границ зерен
используется контурный анализ. Представлены результаты исследований, которые проведены на
изображениях эталонных шкал, отображающих весь диапазон размеров зерен, и на реальных
изображениях микрошлифов. Эксперименты подтвердили высокую результативность работы
алгоритмического обеспечения. На основе предложенных алгоритмов разработано программное
обеспечение, которое имеет следующие основные функциональные возможности: калибровка для
возможности получения реальных размеров зерен; предварительная обработка изображений
в автоматическом или ручном режимах; анализ для определения балла зерна; сохранение результатов в
виде отчета в формате jpg. Пакетная обработка предоставляет возможность загрузки последовательности изображений для обработки однотипным алгоритмом. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | металлография | ru_RU |
| dc.subject | цифровая обработка изображений | ru_RU |
| dc.subject | сегментация частиц | ru_RU |
| dc.subject | metallography | ru_RU |
| dc.subject | digital image processing | ru_RU |
| dc.subject | particle segmentation | ru_RU |
| dc.title | Обработка и анализ изображений микроструктуры металлов для определения балла зерна | ru_RU |
| dc.title.alternative | Processing and analysis of images of microstructure metals for determining the grain point | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | An algorithmic support for metallographic images preprocessing and analysis is presented. The software product implements metallographic methods for the grain size determination by comparison of rating scales, counting beans, calculation of grain boundaries intersections for equiaxed and elongated grains, measuring a chords length. Multiple digital images can be used as initial data. Pre-processing is used to remove noise, sharpen and improve contrast using Adaptive Contrast-Limiting Histogram Equalization (CLAHE). The next step is grain segmentation. A combination of distance transform and adaptive watershed binarization is used. Binary images filtration based on the operations of mathematical morphology is provided. Contour analysis is used to determine grain boundaries. The study’s results of the entire rating scales and on the real metallographic images are presented. High efficiency of an algorithmic support is confirmed by the experiments. The software implementation has the following main features: the ability to calibrate the actual grain size, automatic or manual image preprocessing, grain size analysis with saving the results as a report in jpg format. Batch processing provides the ability to download images for processing with the same type of algorithm. | - |
| Appears in Collections: | № 19(4)
|
